提供组织行为科学®的Request株式会社（总部：东京都新宿区，代表取缔役：甲畑智康），以33.8万人・980家企业的实践与分析为基础，结合迄今逐步公开的「AI时代中留给人类的工作」「能做判断的人才培育」「判断经验设计」「判断结构设计」「判断处理能力」等相关知见，发布了一份整理出 AI时代决定企业成长的本质，不在于导入了多少AI，而在于组织内部是否具备能培育出「能做判断的人才」的结构 的报告。 报告下载 d68315-193-5fc68dffd147cd4350cc7c121ed07150.pdf AI时代中在企业保有持续价值的，是「依情况做判断的工作」而非「正确处理的工作」 随着生成式AI的普及，数据制作、信息整理、定型对应、依照既有规则或过往案例进行的处理等，过去由人负责的部分工作，今后将更容易被AI取代或补充。 另一方面，企业现场仍存在AI无法完全填补的工作。 每位客户有何不同之处 各个现场应注意哪些地方 部下为何停滞不前 此次有多少前例可以沿用，从哪里开始需要重新审视 这些都是需要洞察判断的工作。换言之，在AI时代决定企业差距的，不是拥有知识的人才数量，而是 能依情况做出判断的人才数量 。 然而现在，企业中培育「判断力」的经验正在减少 这里有一个许多企业尚未充分意识到的问题。 那就是， 尽管在AI时代判断力日益重要，但企业中培育判断力的经验却正在减少 。 在Request株式会社以33.8万人・980家企业的实践与分析为基础推进的调查中，确认了 82%的企业中，工作中的判断经验正在减少 。 现在发生的不是单纯的人才不足，而是 难以培育能做判断人才的工作结构本身正在扩张 。 出于好意推进的改善，结果却创造了「判断力难以成长的结构」 为何会发生这种情况呢？ 许多企业迄今已推进了效率化、标准化、手册化、系统化、强化进度管理等措施。这些措施本来是为了稳定品质，让任何人都能更容易以一定水准推进工作...